Процессно-ориентированная концепция управления кадровым потенциалом в системе переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса

Совершенствование производственных процессов промышленных предприятий требует процесса непрерывной переподготовки специалистов, а современные темпы реорганизации производства требуют новых методов управления персоналом. В настоящее время не вызывает сомнения необходимость широкомасштабного внедрения информационных технологий в процесс подготовки, повышения квалификации и аттестации кадров. Постоянное совершенствование технологической базы, внедрение новейших образцов дорогостоящей техники в производственный процесс, переход на новые методы управления персоналом диктуют необходимость динамичного изменения программ подготовки персонала, рассчитанных на различные возрастные категории и различный уровень начальной подготовки. Актуальным также является разработка математического инструментария и информационных технологий, которые в комплексе охватывали бы основные аспекты деятельности по управлению персоналом, такие как планирование трудовых ресурсов, наем, распределение, мотивация и вознаграждение, и являлись мощным аналитическим средством поддержки принятия управленческих решений в этой сфере. Данная работа направлена на создание процессно-ориентированной концепции процесса переподготовки разновозрастного персонала, обладающего различной квалификацией, что представляется вполне актуальным.

Объектом исследования является система переподготовки персонала предприятий.

Предметом исследования являются процессы управления кадровым потенциалом предприятий.

Целью работы является повышение эффективности управления персоналом за счет разработки и использования процессно-ориентированной концепции переподготовки и управления кадровым потенциалом.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ задач управления персоналом и программных технологий формирования образовательногоо контента;

• классификация средств переподготовки и сравнительный анализ моделей процессов научения и забывания учебной информации;

• разработка кусочно-непрерывных моделей процессов научения-забывания и моделей взаимной сцепленности отдельных термов;

• систематизация квалификационных характеристик персонала;

• модель кластеризации показателей тестового контроля в системе аттестации персонала;

• совместное описание процессов обучения и тестового контроля;

• разработка системы критериев эффективности учебного плана;

• создание библиотеки методов решения задач многокритериальной оптимизации;

• разработка методики формирования учебных планов в системе переподготовки персонала;

• апробация результатов работы на промышленных предприятиях.

• При разработке формальных моделей компонентов системы подготовки, повышения квалификации и аттестации персонала в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, методы шкалирования, экспертного оценивания и др. Анализ эффективности разработанных методов и моделей выполнен с помощью методов многомерного статистического анализа, с использованием математических пакетов.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации выполнен анализ проблем управления персоналом с точки зрения организации системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации персонала.

В рамках решения сформированных задач для достижения поставленной цели интерес представляют работы российских ученых, а именно,.

Новикова Д.А., в которых исследуются закономерности итеративного научения, Черненького В. М., в которых проработана процессно-ориентированная концепция системного моделирования АСУ, Башмакова А. И., где даются формальные подходы к разработке конструктивных методов проектирования обучающих систем, а также зарубежных ученых М. Жабер, С. Сикстрем, Л. Лопез, где сформирован ряд моделей научения-забывания, Ф. Оливер, где рассматриваются механизмы преобразования учебных знаний и др.

Знания об обучаемом устанавливаются путем анализа его поведения в процессе обучения. Они представляются поведенческой моделью обучаемого. Поведенческая модель изменяется вместе с изменением обучаемого, поэтому она является динамической моделью обучаемого. Механизмом построения этой модели является диагностика. За рубежом для этой цели часто используют термин когнитивная диагностика, и исследования в этой области развиты довольно широко.

Знания о том, каким мы хотим видеть обучаемого, т. е. требования к его конечному состоянию (как к специалисту) представляются нормативной моделью обучаемого. Именно эти знания определяют цель обучения. Они, как правило, многогранны. Сюда относятся, например, требования к личностным качествам будущих специалистов, их профессиональным качествам и умениям, знаниям и умениям по различным учебным предметам, характеристикам физического и психического состояния и т. п. Это именно то, что называют стандартом образования. И конечной целью обучения является достижение такого положения, когда поведенческая модель обучаемого при выпуске совпадает с его нормативной моделью.

В диссертации выделяются два основных подхода к классификации средств обучения: педагогический и технический. Первый основан на необходимости реализации в учебном процессе различных дидактических целей, в первую очередь формирования представления об окружающей действительности, организации разнообразных видов учебно-познавательной деятельности учащихся, осуществления мотивационных, учебных и контрольно-корректирующих функций и т. п. Второй подход позволяет учесть конструктивно-технологические особенности средств обучения, их деление в зависимости от способа создания каналов воздействия на учащихся, эргономических характеристик и др.

Во второй главе диссертации решается задача моделирования процессов научения-забывания с целью включения этих моделей в программный контур формирования учебных планов.

Различают два аспекта научения. Первый аспект — результативный — при научении система должна достичь требуемого результата — качества выполнения действий с приемлемыми затратами времени, энергии и т. д. Второй аспект — процессуальный: адаптация, приспособление научаемой системы к некоторому виду действий в процессе упражнения и т. д. Соответственно, выделяют результативные характеристики итеративного научения и характеристики адаптации. В настоящей работе речь идет именно о результативных характеристиках научения (характеристики адаптации зачастую имеют совсем другую динамику).

Для сравнимости результатов научения в различные моменты времени (использование количественного описания), даже при постоянных внешних условиях, важно также постоянство цели научения.

С целью осуществления мониторинга уровня сформированности требуемых характеристик специалиста предлагается использовать комплексный показатель качества психолого-индивидуальных компетенций, где учитываются локальные коэффициенты сформированности профессиональных компетенций и число локальных коэффициентов.

Психолого-индивидуальные компетенции представляют собой способности, развиваемые в профессиональной деятельности под влиянием мотивации, которая может, как усиливать, так и ослаблять потенциальные задатки специалиста. В этой связи необходимо осуществлять постоянный мониторинг мотивационной направленности. Для определения критериев сформированности проводится тестирование выборки специалистов, успешных в своей деятельности. Для визуализации локальных показателей используется их представление в виде профилограммы, где отображаются: коэффициент точности вниманиякоэффициент продуктивности влияниякоэффициент распределения вниманиякоэффициент объема памятикоэффициент творческого мышлениякоэффициент логического мышления. Применение такой модели специалиста на основе процессного подхода и методологии «развертывания функции качества» позволяет снизить уровень неопределенности идентификации и мониторинга рассматриваемых компетенций и повысить качество переподготовки специалистов.

В третьей главе рассмотрен механизм проведения контроля, который сводится к предъявлению последовательности тестовых заданий различной сложности. Последовательность формируется по рекуррентной схеме.

Разработана модель кластеризации уровня подготовки персонала на основе методов латентно-структурного анализа, в которой предполагается, что каждый латентный класс должен быть однородным относительно любых исследуемых величин. Требуется, чтобы каждый латентный класс был достаточно однородным по отношении к любой латентной величине, так чтобы все единичные высказывания внутри класса были статистически независимы.

Задача, как и в факторном анализе, заключается в решении основных уравнений относительно неизвестных латентных параметров. Большинство из известных решений не используют совместные частоты с повторяющимися индексами. В анализе латентной структуры они рассматриваются как аналоги общих факторных дисперсий факторного анализа, которые нам неизвестны. В диссертации доказано, что представление их в виде эквивалентов, соответствующих смешанным частотам более низкой ступени без повторяющихся индексов дает аналог использования равных единиц корреляций в факторном анализе.

Далее в диссертации строится модель построения вычислительного процесса, имитирующего совокупность параллельных процессов научения и тестового контроля. Для обобщенного состояния процесса рассмотрены четыре типовых случая: моделируется один процесс, причем его операторы не сцеплены между собоймоделируется первый процесс без ограничения на сцепленность элементарных операторовмоделируются два процесса, при этом эти процессы не сцеплены между собоймоделируются два сцепленных процесса.

Для практической реализации процедур тестового контроля в диссертации была разработана методика, в которой предусмотрена классификация 100 вопросов аттестационной процедуры по следующим группам сложности и видам: 3 группы сложности (базовые вопросы, вопросы повышенной трудности, трудные вопросы) — 2 вида вопросов (теоретические, практические).

В четвертой главе диссертации разработаны методы и алгоритмы оптимизации формирования учебных планов с учетом моделей научения-забывания. На основании полученных функций научения и забывания каждого терма, в работе вводится критерий эффективности учебного плана.

Основой формирования интегрального критерия является свертка всех функций по группам классифицирующих признаков принадлежности модуля некоторому направлению переподготовки повышения квалификации или аттестации. Каждому направлению присваиваются весовые коэффициенты, которые переносятся на все термы направления.

Для предложенных графов связности в диссертации разработаны критерии, позволяющие оценить качество структуризации учебного курса для построения на его основе индивидуальных траекторий обучения.

В общем случае в программный комплекс включен ряд известных методов решения многокритериальных задач, а именно: метод справедливого компромиссапринцип слабой оптимальности по Паретометод весовых множителейметод приближения к идеальному решениюметод последовательных уступок и другие.

На основе предложенных методов формирования учебных планов, предложена методика переподготовки и аттестации персонала промышленных предприятий, включающая этапы входного контроля, непосредственно обучения и выходного контроля.

Введены операции последовательной реализации учебных элементов: последовательный, параллельной и обратной связи, что позволяет реализовать все приведенные этапы на основе единого универсального механизма. На первом этапе сотруднику предоставляется возможность просмотра краткого содержания, отражающего специфику новых должностных обязанностей. В профессиограмме превалируют параллельные несвязные последовательности учебных модулей и тестов, объединенных в блоки. В результате сотрудник выбирает определенное направление переподготовки.

Входное тестирование осуществляется на основании предъявления тестовых заданий по всем учебным модулям. Во входном контроле основной задачей является выявление уровня знаний по всем модулям выбранной специальности. Использование разработанных методов позволяет сформировать программу на основании результатов входного контроля.

Третий этап представляет непосредственно обучение, которое заканчивается после изучения всех модулей, закрепляющих теоретические знания и практические навыки выбранного направления переподготовки. Процесс обучения определяется жестким треком последовательного соединения модулей и тестов.

Выходной контроль является четвертым этапом, который представляет единый гетерогенный тест.

В пятой главе диссертации разработана структура программных приложений формирования учебных планов, тестовых заданий, результатов ответов тестируемых и др.

Программные приложения реализованы по фреймовой технологии, что позволяет создавать произвольную конфигурацию функционала пользовательских приложений.

Для работы с базой данных автором предложен удобный пользовательский интерфейс. В систему включены разработанные в диссертации моделирующие функции. Таким образом, методисты кроме информационной поддержки получают возможность оценки эффективности разработанного учебного плана с учетом индивидуальных свойств обучаемых различных возрастных категорий и с различным начальным уровнем знаний. Система имеет возможность генерации отчетов. Разработаны различные механизмы связывания входных и выходных термов.

Основная идея создания базы данных заключалась в инвариантности управления, т. е. редактирование базы может быть реализовано как с помощью обычного пользовательского интерфейса, так и на основании включения алгоритмов автоматического редактирования на основе собранной в результате процесса подготовки статистики.

При разработке системы передачи и сбора отчетных материалов были выделены структуры данных, обработка и визуализация которых представляет особый интерес. При этом учитывается, что на предприятиях сложилась определенная технология сбора и хранения данных. Для реализации механизмов обработки данные приводятся к определенному виду, согласованному со структурами данных пакета 81аЙ8Йса. При организации оперативной обработки и агрегирования данных используется система программных конверторов, которые фильтруют данные и приводят их к выбранному формату.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляет процессно-ориентированная концепция управления кадровым потенциалом, включающая модели научения-забывания учебной информации и совместное представление процессов научения и тестового контроля. На защиту выносятся:

• кусочно-непрерывная схема генерации процессов научения-забывания на основе функций Лагерра;

• многокритериальная постановка задачи оптимизации функций научения термов и алгоритмическая схема модели расписаний;

• модель кластеризации показателей тестового контроля и методика проведения аттестации;

• методика формирования учебного плана переподготовки.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов переподготовки. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения работы в ряде промышленных предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования в системе переподготовки персонала промышленных предприятий. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации процессов формирования учебных планов и рабочих программ для системы переподготовки. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре «АСУ» МАДИ.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2006;2013гг.);

• на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации образовательного процесса составляет актуальное направление в области теоретических и практических методов формирования учебных планов и рабочих программ в системе переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса.

По результатам выполненных исследований опубликовано 47 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 320 страницах машинописного текста, содержит 57 рисунков, 29 таблиц, список литературы из 141 наименования и приложения.

Выводы по главе 4.

1. Выполнено формализованное описание процесса обучения и проведена классификация пользователей и компонентов системы с целью формальной декомпозиции системы подготовки.

2. Выполнена формализация модели учебного плана в виде нечеткого отношения и построена формальная модель композиции включения модулей в учебный план как нечеткой переменной.

3. Разработаны методы и алгоритмы формирования индивидуальной образовательной траектории по результатам тестового контроля и структурной связности методических материалов на базе нечетких множеств и нечетких отношений.

4. Разработана методика подготовки, повышения квалификации и аттестации персонала, включающая этапы профориентации, входного контроля, непосредственно обучения и выходного контроля.

5. ПРОГРАММНО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС.

ФОРМИРОВАНИЯ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ И ПРОГРАММ В СИСТЕМЕ ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА.

ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

В пятой главе диссертации на основе проведенного анализа принципов организации обучения и методов контроля уровня знаний разрабатываются методы и алгоритмы интеграции приложений при формировании учебного контента.

Список программных приложений системы «СОТА» включает в свой состав достаточно разнородных средств информационной поддержки и моделирования процесса обучения и тестового контроля. Инструментарий:

1. Конструктор структурных элементов.

2. Конструктор учебных курсов.

3. Проигрыватель учебных материалов.

4. Подсистема контроля учебного процесса.

5. Подсистема администрирования учебного процесса.

6. Подсистема администрирования учебных планов.

7. Подсистема мониторинга результатов успеваемости Деловые игры:

8. Программные модули поддержки многоролевых деловых игр

9. Редактор параметров многоролевой деловой игры Тест ирован ие:

10. Подсистема генерации и интерпретации тестов.

11. Конструктор интерактивных тренажеров Гетерогенное тестирование:

12. Конструктор гетерогенных тестов.

13. Подсистема гетерогенного тестирования.

14. Подсистема мониторинга результатов гетерогенного тестового контроля.

Интеграция с пакетами:

15. Программный модуль интеграции с пакетом StatSoft STATISTICA.

16. Программный модуль интеграции с пакетом Mathsoft Mathcad.

17. Программный модуль интеграции с пакетом Mathworks Matlab.

В различных комбинациях эти приложения могут быть использованы для различных задач в плане подготовки и использования учебных и тестовых материалов.

При решении задачи интеграции приложений в систему обучения «COTA», необходимо отметить, что речь может идти как об интеграции собственных модулей системы в единую среду обучения, так и об интеграции с внешними приложениями. Сложная обучающая система состоит из множества собственных модулей, реализующих ее отдельные функции.

Внешнее приложение 1.

Внешнее приложение п.

Интеграционная платформа.

Терминальный модуль.

Модуль 1.

Модуль 2 бд.

Файловые структуры данных.

4—-1.

Терминальный модуль ш о.

Модуль 3.

Модуль п.

Рис. 5.1. Схема интеграционной платформы.

При этом необходимо учитывать возможность расширения системы и пополнения ее новыми модулями. Таким образом, необходимо создать некоторую платформу, которая может связать между собой отдельные модули. Предложенная в работе общая структура интеграции приложений представлена на рис. 5.1.

Сложная обучающая система состоит из некоторого числа собственных модулей, реализующих ее отдельные функции. Кроме того, необходимо учитывать возможность расширения системы и пополнения ее новыми модулями. Таким образом, необходимо создать некоторую платформу, которая может связать между собой отдельные модули.

5.1. Структура инструментальных средств интеграции приложений создания обучающих программ и учебных планов.

Разработанные программные компоненты системы «COTA» включает в себя следующий набор инструментальных сред и пользовательских приложений: конструктор структурных элементовконструктор курсовинструментарий оценки связности учебного плана и другие. Структура программных компонент, реализующая функции подготовки учебно-методической базы представлена на рис. 5.2.

В диссертации разработана концепция интегрирующей инструментальной среды «Учебный план», объединяющей все учебные курсы в единое информационное пространство и обеспечивающей структуризацию учебных материалов с возможностью формирования логической взаимосвязи модулей за счет их согласования по входным и выходным термам. В принятой структуризации модуль объединяет совокупность мультимедийных лекций, практикумов, тестов и других электронных образовательных ресурсов. тест, задание.

Конструктор тестых заданий локальный.

Медиатека компонентов.

ММ реализация тестов ест. заданий.

Конструктор тестых заданий сетевой.

Администратор" тестовых задани тестов.

Среда 1 Среда 2.

Медиатекаомпонентов лекций и тестовых заданий.

Администратор курсов.

БД связи 1РТ.

Инструментально среда.

Администратор курсов.

БД учебных модулей.

Конструктор лекций.

Медиатека лекций.

ММ реализация лекций.

Конструктор лекций локальный.

БД лекций локальная.

Задания на компоненты.

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ форма мышления, представляющая собой логический способ получе-ния из одного или не-скольких суждений но-вого, выводного сужде-ния.

Умозаключение сос-тоит из: посылок — исходных сужденийзаключениянового суждениявыводалогического перехода от посылок к заключению.

II.

ПОНИМАНИЕ — один из основных видов сложной мыслительной деятельности, заключающейся в раскрытии существенного в предметах и явлениях действительности, их взаимосвязи и причинной обусловленности. Понимание основывается на знаниях и предшествующем опыте человека, установках и концепциях.

II.

ОБЪЯСНЕНИЕ — основная функция и завершающий этап познания, совпадающий с раскрытием необходимых и существенных связей процесса профёссионального обучения. Объяснить — значит пролить свет на какой-либо факт.

II.

ОБРАБОТКА ДАННЫХ — широкий спектр операций и процедур, используемых в процессе анализа первичной социологической информации и получения выводов в виде гипотез или утверждений теоретического либо прикладного характера формирования диагноза.

II.

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ — многоступенчатая процедура истолкования и разъяснения результатов диагностики, определения путей коррекции исследуемого объекта.

Ценностный аспект связан с разработкой процедур и материалов для диагностики смыслового содержания ценностной ориентации, направленной на использование открытого обучения. Это одна из наиболее сложных и перспективных задач в диагностике.

К типичным недостаткам проведения диагностики относятся поиски ее идеальной методики, которая могла бы быть универсальным средством исследования, а также коллекционирование множества методик с целью их использования методом проб и ошибок.

Методы диагностики многочисленны, их выбор следует проводить с учетом ограничений по ресурсам (времени, диагностическим материалам, профессиональной компетенции) и точности. Главное в выборе метода — его адекватность поставленным целям. Теоретический анализ научной, учебной и методической литературы позволил выделить методы диагностики, которые можно использовать для изучения состояния открытого обучения. Теоретическими и эмпирическими исследованиями выявлено и обосновано более 40 видов анализа, приведем некоторые из них:

• социометрический метод — исследование малых групп с помощью описания системы межличностных отношений между их членами;

• генетический анализ — установление связей изучаемых явлений во времени, изучение переходов от низших форм к высшим, от простых к сложным;

• метод наблюдений — сбор первичной учебно-методической информации путем прямой и непосредственной регистрации явлений;

• метод моделирования — исследование, в основе которого лежит построение моделей изучаемого явления;

• метод аналогии — использование типового сходства между объектами;

• статистические методы — применяются для обработки больших объемов данных;

• метод экспертных оценок;

• метод рейтинга, дисперсионный анализ, корреляционный анализ.

Используются и другие эффективные методы диагностики: оценивания, социальной психологии, экспликации, психодиагностический, сравнительно-исторический, статистический, игровой и другие.

1.2.8. Методические правила проектирования тестовых заданий.

Применение методологических правил для проектирования тестовых ситуаций в области точных наук позволяет избежать конструирования некорректных тестовых заданий и указывает на возможность использования многообразия форм тестовых заданий при одном и то же содержании. Методологические правила конструирования теста в единстве с направленностью специальных знаний находят выражение в философии компьютерного адаптивного тестирования [33, 47].

777- результаты интеллектуальной деятельности обучаемых, рассматриваемые как понимание, выражаются языковыми структурами, которыми они одинаково пользуются.

Содержание тестового задания, которое «видят» за словами на экране, должно восприниматься ими одинаково. Под объектом компьютерного адаптивного тестирования подразумеваются все сотрудники и рабочие предприятий, участвующие в аттестации, и уровень обученности которых априорно не установлен. Образ составляют тестируемые только одного уровня достижений (например, только «отличники»). Каждый конкретный тестируемый из заданного образа называется испытуемым.

Следующее правило П2 связано с необходимостью представления тестового задания в виде утверждения или повелительного предложения, из которых, в зависимости от качества ответов, получается истинное или ложное высказывание.

772: тестовое задание формулируется так, что в его структуре заложена возможность однозначного ответа, преобразующего это утверждение в истинное высказывание.

Тестовые задания не только строятся на основе и с помощью синтаксических, семантических и прагматических правил, но сами содержат в себе задание и ответ.

773: тестовое задание конструируется с учетом момента времени накопленных обучаемым знаний в определенной предметной области.

Ставить вопрос в один ряд с тестовым заданием можно только в том случае, когда вопрос адресативен, причем отнесенность вопроса к самому себе — аномалия.

774: вопрос, который может предполагать отсутствие ответа, не может использоваться при конструировании тестового утверждения.

Прагматически некорректным тестовым утверждением является задание с таким значением энтропии, которое является недоступным для формирования истинного ответа образом или с образом. В этом случае необходимо свести исходное тестовое задание с высокой энтропией к тестовым утверждениям с более низким уровнем неопределенности.

775: сведение (декомпозиция) исходного тестового задания к утверждениям оптимальной энтропии необходимо выполнить в случае прагматически некорректного тестового задания.

Форма выражения содержания проблемной ситуации характеризует максимальную близость энтропии тестового задания к уровню достижений испытуемых заданного класса обученности (например, отличников). Отсюда следует методологическое правило:

776: формулировка тестового задания детерминируется специфическими условиями задачи, которая решается с помощью данного задания, при условии возможно большей его различающей способности.

1.2.9. Формы тестовых заданий.

При рассмотрении форм тестовых заданий, они классифицируются на четыре группы, некоторые из которых разбиваются на виды. Классификация построена по признаку действий, выполняемых испытуемым в процессе формирования истинных высказываний:

Открытая форма требует сформулированного самим обучаемым корректного ответа. Имеет вид неполного утверждения, в котором отсутствует один элемент. Обычно тестируемый подставляет число или слово (допустимо словосочетание, состоящее не более чем из двух слов).

Закрытая форма предполагает выбор испытуемым правильного ответа из предложенных. Состоит из неполного утверждения с одной вакансией и множества элементов, один или несколько из которых являются истинными. Испытуемый выбирает правильный ответ из предложенного множества.

Установить правильное соответствие — это, значит, выбрать из двух приведенных множеств объектов истинные пары. Имеет вид двух групп элементов. Испытуемый должен связать каждый элемент первой группы с одним или несколькими элементами из второй группы. Рекомендуется дополнить вторую группу несколькими однотипными элементами, не связанными с первой группой.

Установить правильную последовательность означает определение порядка следования предложенных объектов (символов, слов, формул, рисунков). Дано множество неупорядоченных элементов, необходимо установить порядок между ними.

1.2.10. Принципы построения шкал в задачах тестового контроля.

В настоящее время в образовании сосуществуют два основных вида оценки результатов учебной деятельности — субъективная, выставляемая преподавателем или группой (комиссией) экспертов, и объективная, являющаяся результатом педагогического тестирования. Оба вида оценки необходимы и взаимодополняют друг друга.

Объективная тестовая оценка уровня обученности учащихся выражается в индивидуальном балле на определенной шкале.

Количественным выражением субъективной оценки является отметка. Отметка условно выражает количественную оценку знаний, умений и навыков в цифрах или так называемых баллах. В системе ПО России применяется пятибалльная система отметок, а точнее четырех балльная система отметок. В этой системе субъективных отметок трудно обеспечить объективность и точность при оценке результатов учебной деятельности. Все разнообразие оттенков уровня подготовки невозможно вложить в жесткие рамки пяти баллов [32].

Достоверность педагогических оценок успешности обучения можно повысить, заменяя традиционные аттестационные процедуры стандартизованными педагогическими тестами с высокими показателями надежности и валидности.

В.С.Аванесовым [2] была предложена одиннадцатибальной шкала, которая реализована в учебном пособии для институтов и факультетов повышения квалификации по основам педагогики и психологии высшей школы. Соотношение между значениями нормированных отклонений Z, процентом испытуемых и оценочными эквивалентами можно представить в виде таблицы (таблица 1.7.). Особенно четко в одиннадцатибальной шкале дифференцируется один процент лучших и худших. Если согласиться с тем, что один хороший специалист лучше ста плохих и средних, то ясно, что от этого одного процента зависит довольно много.